Adaboost，全称为 Adaptive Boosting，由 Freund 和 Schapire 于 1996 年提出，是一种迭代的机器学习算法。Adaboost 的核心思想是通过组合多个弱分类器（weak classifiers），构建一个强分类器（strong classifier）。这种方法在各种应用场景中取得了显著的成功，尤其在分类问题上表现突出。
在跟女朋友一起散步的时候，突然接到通知，客户已经给了测试的资产范围如下，目标要求拿到目标服务器内网权限。
今天在重温《程序员的自我修养》中关于符号表的章节时，突然脑子灵光一现，想到了这个知识的一个应用场景，所以便有了这篇文章。
前段时间，晓衡加入的一个小游戏个人开发者群突然，炸锅了！群里有两位伙伴开发的小游戏，一个破解上架头条，一个破解打成 Android 包。
最近有一部很火的青春励志言情剧《亲爱的，热爱的》，其主人公之一佟年是一个网络歌手，其粉丝足有百万。好奇的我一搜，网易云音乐真有这么一号人物，真是现实和电视剧傻傻分不清楚。于是我就想着爬一下网易云音乐，分析一波这真假粉丝，（因为我觉得这个粉丝数目肯定存在刷粉丝的嫌疑~）。
笔者第一份工作就是以java工程师的名义写爬虫，不得不说第一份工作很重要啊，现在除了爬虫不会干别的，到现在已经干了近5年了，期间经历了不少与反爬策略的斗争。最近又耗时两周成功搞定了某网站的反爬策略后，心里有点莫名的惆怅。今日无心工作，就总结下这些年与网站互怼的经验吧。
近日国外某独立安全研究员(专门从事恶意样本分析工作)，发现了一款新型的勒索病毒，这款勒索病毒使用了高强度代码混淆手段，会修改桌面背景，这种手法与之前的GandCrab和Sodinokibi两款勒索病毒非常类似，这款勒索病毒的勒索提示信息使用了德语，这种使用德语提示信息的勒索病毒在之前发现的勒索病毒家族中是比较少见的，之前报告我就说过，GandCrab勒索病毒的故事虽然结束了，但后面会有越来越多的像GandCrab的黑产团伙出现，因为只要有利益的地方，就会有黑产。
提高模型泛化能力是推动基于视觉的感知方法落地的重要基础，测试段训练和适应（Test-Time Training/Adaptation）通过在测试段调整模型参数权重，将模型泛化至未知的目标域数据分布段。现有 TTT/TTA 方法通常着眼于在闭环世界的目标域数据下提高测试段训练性能。
“这个机器人怎么那么像玩具？” “连话都说不利索，怎么叫人工智能？” “跟电影里的机器人差远了” “Pepper是不错，不过还是像高科技玩具” 对于正在人工智能领域创业的朋友，都知道自己正投身于一次伟大的革命——工业4.0，但是我们刚刚从智能硬件的泥沼里爬出来，不免发现有些事情非常雷同——————智能硬件在完全到来之前，各种鸡肋的硬件让我们差点以为智能硬件是个“伪需求”；而人工智能到来之前，我们看到的是各种廉价机器人玩具，殊不知这背后，使我们完全混淆了人工智能和“智能加强”这两个概念。 在刚刚翻过的智能硬件
其实看到18001端口开放大概就猜出了是Weblogic系统，等待fofa识别后果然
作者 | Buttondown 译者 | Sambodhi 策划 | Tina 测试驱动开发 在 1999 年左右是最前沿的技术，也是现代开发的基础，但为什么直到现在还没有被广泛使用？ “我认为，在我作为一名专业极客的四十二年生涯中，软件行业在历史上始终不能或不愿意掌握和采用测试驱动开发（TDD），这是最令人沮丧和丧气的事件之一。”对于 TDD 没有广泛被应用的问题，GeePaw Hill 发了系列 推文 进行了探讨。他认为问题在于其支持者在组织方面的失败，他们推动得太猛，想将“TDD”转化
说起Adaboost，它的全称是Adaptive Boosting，是一种机器学习元算法，目标就是通过结合多个弱分类器来创建一个强分类器。
提到AMD和CMD规范，我们首先会想到其代表RequireJS和SeaJS，两者都是JS的模块加载器，主要是用在浏览器
vector、list、queue看起来很容易混淆，其在C++中的区别，主要是在内存中的存储方式和支持的操作不同。
为了提供高可用能力、避免数据丢失，在分布式数据库或存储系统中需要设立数据副本机制，而副本的引入，可以说是分布式存储中的“万恶之源”。多副本之间应该满足强一致吗？强一致会导致请求延迟增加多少？强一致约束下能提供哪些可用性？诸如此类，种种问题，不一而足。
(还有一些没有拿到管理员权限的系统这里就不写了),还有就是这些漏洞现在均以上交给学校。
Awesome Fine-grained Visual Classification Awesome Fine-Grained Image Analysis – Papers, Codes and Datasets—-weixiushen
（2）防二次打包-验证APP签名-获取二次打包后APP的签名与正确的AP签名进行对比
Enterprise JavaScript: Opportunities, Threats, Solutions
在上期，我们提到了，DRAM从FPM，EDO，EDO Burst，SDRAM一路进化，在SDRAM 133MHz时代，每片芯片(16bit)理论上可实现266MBps的吞吐性能。每内存通道64bit理论上最高(burst方式)可提供1066MBps吞吐性能，两个内存通道合计约2GBps。
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在机器学习中，分类器作用是在标记好类别的训练数据基础上判断一个新的观察样本所属的类别。分类器依据学习的方式可以分为非监督学习和监督学习。 非监督学习顾名思义指的是给予分类器学习的样本但没有相对应类别标签，主要是寻找未标记数据中的隐藏结构。 监督学习通过标记的训练数据推断出分类函数，分类函数可以用来将新样本映射到对应的标签。在监督学习方式中，每个训练样本包括训练样本的特征和相对应的标签。监督学习的流程包括确定训练样本的类型、收集训练样本集、确定学习函数的输入特征表示、确定学习函数的结构和对应的学习算法、完成整
1. 是指用户请求的数据能少就少，请求包括给系统发的request 及 response 。
js逻辑难？ 留言的这位同学是指，true，false，什么 || && ==之类的么？再有什么位运算之类的我用的比较少，每次看完二进制的资料之后不到五分钟就又忘光了。 我对于js不多且有限的想法和理解中，js不管怎么比较，最终结果都是true 或 false，如果复杂的与或非三元位运算搞不太清楚，就先不要搞，先用大片的if else把程序写通。 就写烂代码呗，烂代码写到一定程度，自然就会有提升。我总是跟我的学生们讲，“怕的不是你代码写的烂，而是怕你因为自己代码写的烂而不写代码。” 如果留言中逻辑难
第二个是。window.c的值。。这里因为代码无法格式化。。踩了没调试的坑。此处必须注意！！
携程作为旅游平台，跟用户需求息息相关，理解和识别各个策略/系统对转化/收益的因果关系尤为重要，在这个过程中需要将影响因变量的其他因素进行控制，但这些因素通常是复杂且难以测量的。在关系识别困难的情况下，如何使用更为科学的方法，对策略进行微观和宏观的建模分析，如何系统性的评估各种策略的长期影响，是要解决的重要问题。
在物联网产品的开发过程中，对JSON格式的数据处理是一个强需求，例如亚马逊的 AWS IOT平台，设备与后台之间的通讯数据都是JSON格式，先瞄一眼大概的样子：
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| 导语 本文介绍Android app代码（java + ndk）的反调试的方法和保护代码增加逆向难度的一些基本方法。 Android自问世以来得以迅速发展，各大手机厂商纷纷投入成本开发、设计开发自己的Android系统，从2016年开始，Android已经超越ios成为全球最有影响力的操作系统。针对于Android app的逆向方法和逆向工具很多，所以反调试对于Android的代码保护扮演着很重要的角色。本文从四个方面介绍一下Android反调试的一些方法。 ps：反调试并不能完全阻止逆向行为，只是在
在介绍“WEB前端混淆防护”之前，我们先来了解一下“WEB前端混淆”。一般来说，WEB前端混淆技术可以在不影响页面呈现和用户交互的情况下，将HTTP会话报文中的关键内容（请求参数、HTML、JS等）转换为难以阅读和修改的形式。
作者：田渊栋 Facebook | 人工智能研究室 量子位 已获授权编辑发布 本文作者田渊栋，毕业于卡耐基梅隆大学机器人系，现就职于Facebook人工智能研究室（FAIR）。主要研究深度学习的理论和实践、序列决策和计算机视觉。 近日，田渊栋在知乎专栏中发布了题为《一些关于人工智能的讨论》的连载文章，量子位将此系列前两篇整理如下，与大家分享。 一 问：强AI是否会统治世界？奇点是否会到来？ 首先，“强AI”这个概念不是那么清晰。强AI或者弱AI，并非是由一个天才的点子造成的从0到1的突变，而是通过一系列的技
过去一年，以「预测下一个 Token」为本质的大模型已经横扫人类世界的多项任务，展现了人工智能的巨大潜力。
几年前做前后端分离项目的原因，是node刚刚横空出世，业界开始考虑如何真正的用js去写后端服务，于是就借鉴阿里中途岛项目去尝试，主要还是用到了node的密集io场景下的转发。 我们的新项目是采用前后端分离的方式进行开发，这一点主要是基于产品特点考虑而来，产品本身会有很强的富客户端的特点。 我们后端服务面向的客户端包含：iOS，Android，iPad，H5，还有一些游戏场景。所以最好的方式就是后端提供通用的restapi进行数据传输，而前端展示逻辑则交由不同客户端自己实现。 前后端分离项目主要基于微服务
然而，随着JS字符串补全方法padStart()和padEnd()的出现，类似场景使用就简单多了！
pydictor 是一个使用 python 语言开发，遵循 GPLv3 协议的开源命令行工具，主要用来帮助安全研究人员生成称心如意的暴力破解字典。
---- 新智元专栏 作者：上海交通大学未来媒体网络协同创新中心 【新智元导读】训练一个高准确率的检测模型需要大量精细标注的图片数据，其成本很高。本文提出了一种弱监督协同学习框架，仅使用粗略标签的图片训练目标检测模型，测试结果显示其定位精确率和检测准确率均显著优于目前最先进的方法。 目标检测是机器视觉的基本问题，在视频监控、无人驾驶等场景都有广泛应用。随着深度学习的兴起，近年来涌现了大量优秀的目标检测模型。然而，训练一个高准确率的检测模型需要大量的以包围框形式精细标注的图片数据作为模型监督条件，需要
近期，火绒监测到“LemonDuck”（柠檬鸭）蠕虫病毒感染量正在持续增加。该病毒入侵用户电脑后，会执行挖矿模块，同时还会通过多种方式在网络中进行横向传播。该病毒在2019年被首次发现，至今依然在不断扩大其影响范围。火绒安全软件（个人版、企业版）可查杀该病毒。
还记得上篇文章中，AddressSanitizer（ASAN）linux下的内存分析神器的问题的文章吧，
与随机森林一样，Boosting算法也是一种集成学习算法，随机森林和集成学习在SIGAI之前的公众号文章“随机森林概述”中已经介绍。Boosting的分类器由多个弱分类器组成，预测时用每个弱分类器分别进行预测，然后投票得到结果；训练时依次训练每个弱分类器，每个弱分类器重点关注被前面的弱分类器错分的样本。弱分类器是很简单的分类器，它计算量小且精度不用太高。
支付宝2015年发生了大规模的宕机事件，原因是杭州市萧山区某地光纤被挖断导致，为确保异地容灾、多活，后面专门进行了全链路单元化改造，整个交易链路都进行了单元化改造，并且经常在大促前夕进行单机房演练；
拼多多是国内主流的手机购物APP，成立于2015年9月，用户通过发起和朋友、家人、邻居等的拼团，以更低的价格，拼团购买商品。旨在凝聚更多人的力量，用更低的价格买到更好的东西，体会更多的实惠和乐趣。
__attribute__ 是一个编译器指令，其实是 GNU C 的一种机制，本质是一个编译器的指令，在声明的时候可以提供一些属性，在编译阶段起作用，来做多样化的错误检查和高级优化。
在PHP中，“强比较”（===）与“弱比较”（==）是两种不同的比较运算符，它们在比较值时的行为和准则有显著差异。理解这两者的区别对于编写高质量和可靠的PHP代码至关重要。 强比较（===）
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最近遇到了两个关于性能测试的场景，发现有三个很多人理不清楚的概念：TPS、并发数及线程数。这三者到底有什么关系呢？其实概念是相对简单的，但是在使用的时候，往往会有很多混淆的情况出现。
链接: JVM垃圾收集之——怎样判定一个对象是不是垃圾 接上篇，介绍完怎样判定一个对象是不是垃圾之后，就该瞅一瞅垃圾是怎样回收的了 首先我们要知晓，垃圾收集是建立在两个分代假说之上的：
今天听了一场报告会，是清华计算机系60周年系列讲座之一，主讲人是哈工大软院院长李建中教授，主题《计算和数据资源受限的大数据计算的复杂性理论与高效算法研究》，李老师介绍的大数据计算理论体系很完善，由于只有一个小时，很多只能稍微提及，但是还是有很多观点让我受益匪浅，分享一下。
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